“量子霸权”要快100亿倍是怎么算出来的？

200秒内，76个光子通过了中科大潘建伟团队精心搭建的光网络，完成了5000万个样本的高斯玻色采样。而同样的数学题交给世界顶级超级计算机“富岳”，耗时6亿年，差距超过万亿（10的14次方）。

12月4日亮相的光学量子计算模型机被称为“九章”，是世界上第二台符合加州理工学院教授普雷斯基尔提出的“量子至上”标准的量子量子计算机。计算实验。

潘建伟觉得这个名字太霸道，不够学术。他选择了“量子优势”一词，这意味着同样的事情，即量子计算机在特定问题上的表现优于世界上表现最好的经典计算机。

尽管选择了一个比较低调的词，“九章”却引发了轰动的讨论甚至争议。只能算“无用”的问题吗？比谷歌的“行星树”快100亿倍是怎么计算出来的？在无法编程的机器上“烧钱”值得吗？

陆朝阳、潘建伟

面对这些好奇和疑惑，12月30日，《九章》论文通讯作者潘建伟、卢朝阳走进墨子沙龙X智识直播间，与《九章》的其他五位学者进行了圆桌讨论。量子信息或计算领域。

争议一：《九章》比谷歌的《梧桐树》快100亿倍？

世界上第一个完成这一挑战的是美国谷歌。2019 年，谷歌使用 53 个超导量子比特制造了一个名为 Sycamore 的处理器，该处理器运行随机量子电路采样，执行 100 万个样本大约需要 200 秒。最强大的超级计算机，美国橡树岭国家实验室的Summit计算机，要获得同样的结果，需要一年的时间，相差10万倍左右。

如前所述密码学算法 大数问题，在高斯玻色采样问题上，“九章”比Summit 的回波“Fuyue”快一万亿倍，相当于谷歌的超导量子比特计算机“Plane Suzuki”快100 亿倍。.

很多人疑惑，《铃木平面》解决了随机量子电路采样问题，《九章》解决了高斯玻色采样问题，这根本不是问题，怎么比较？

潘建伟对这样的质疑表示理解；“它计算不同的东西，如何比较，比如一个是跑步，一个是登山。所以，在我们的文章中，我们只说快多少倍是等价的，例如，谷歌计算他的任务和我们的任务是10 -秒算法。最快的超级计算机完成任务需要1万年，我们的任务需要1亿年。这个可以等价比较，这个比较不是特别严格。

因此，他呼吁媒体不要留下科学内涵，否则不仅没有宣传作用，反而会带来负面影响。

上海财经大学信息学院教授卢品言也认为，这里的速度是多少倍，不能用大家平时接触到的下一代计算机芯片比它快多少倍来理解。上一代芯片。

卢朝阳补充说，“九章”量子优越性实验也克服了谷歌实验的一个漏洞。“比如，它的冲刺速度比经典计算机快，但它的长跑实际上比经典计算机慢。不管是长距离冲刺还是冲刺，按照现有的理论密码学算法 大数问题，都可以比经典计算机更快。”

争议二：《九章》能编程吗？

谷歌在《Nature》上发表的《Plane Suzuki》论文题目是《Quantum supremacy using a Programmable Superconducting Processor》，潘建伟团队发表在《Science》上的《九章》论文题目是《Quantum Computational Advantage Using Photons》。

《九章》没有提到“可编程”的概念，令人震惊。

对此，潘建伟回应称，光量子计算机原则上是可以编程的，团队的计算将在下一版《九章》中实现可编程。

他详细解释说，在2001年之前，很多人认为光子只能在干涉仪中进行干涉，无法实现光与光的强耦合，因此很难做逻辑门。

“非常有趣的是，在 2001 年，三位科学家想要证明不可能使用光来进行通用有效的量子计算，但在证明的过程中，他们证明了小量子光学干涉方法已经足够高效，可编程量子计算。它在当时在我们的领域引起了不小的轰动。”

潘建伟表示，量子优势概念本身只是迈向通用量子计算机的第一个里程碑，只是为了展示实现后续里程碑的能力基础。“在第一个里程碑中，我们不太关心它是否可以编程。我们主要关心的是它是否快。对于那个任务，它是否可编程并不是很重要。”

那么，《九章》未来还能编程吗？他说，“实际上，如果对光的强度、相位、折射率、反射率等进行调制，是可以编程的，我们希望在2-4年内能够做到。”

不过，潘建伟也强调，可编程并不意味着它可以用于任何事情，也不意味着它是一台通用计算机。

争议3：超级计算不能更快吗？

事实上，无论是《Plane Tree》的随机路径采样，还是《九章》的高斯玻色采样，都是为量子计算量身定做的问题，可以说是一场“展览竞赛”。

尽管如此，还是有人想在其专属领域挑战量子计算。

事实上，在 2019 年谷歌宣布量子霸权后不久，IBM 就证明通过一些优化，超级计算机解决相同随机路由采样问题所需的时间从谷歌声称的 1 万年减少到 2.5 天。

那么，超级计算可以更快吗？《九章》的优势能否经得起时间的考验？在这一点上，即使在计算机科学家之间，也有不同的看法。

中国科学院自动化研究所研究员王飞跃认为，量子计算机的优越性是非常可靠的。目前，没有计算机科学家能够证明经典计算可以解决此类问题。相比之下，他更担心的是量子计算快速发展带来的危机。

而陆品言则对经典电脑充满信心。他说，高斯玻色采样和随机路径采样对应经典计算，属于近似采样问题，但也有很多经典计算机可以在不增加指数时间的情况下完成计算的好方法。超级计算能否更快还没有定论。

潘建伟、卢朝阳透露，下一版《九章》将光子数量从76个扩大到85个以上，从而将原本的百万亿倍优势提高约一亿倍，拉开距离。

不过，卢朝阳强调，他希望经典计算机能挑战这样的10到14次方的优势。

“量子优势不是一蹴而就的，它是不断改进的量子机器和经典计算机之间的持续竞争。但我相信量子并行最终会带来经典计算机无法比拟的能力。”

争议四：《九章》很贵吗？

在业界，量子计算掀起了烧钱的风潮。

潘建伟表示，据可靠统计，过去 10 年，谷歌在超导量子计算上至少投入了 10 亿美元。即使在团队内部，朱晓波负责的超导量子计算研究也相对“有价值”，整个过程必须由他自己来处理。“我们有学校和学院，设备和仪器可以叫，当然没有那么多。”

潘建伟坦言：“可以肯定的是，短期内只花钱，不赚钱。现在是烧钱成纸的阶段，纸成钱的时代还没有到来。”

不过，他推测，如果有一天突然发现高斯玻色采样是一个非常重要的问题，并且确实可以数到 80 个光子，那么从这个角度来看，量子计算将把之前花的钱全部赚到。

要知道，为了对比和验证超算，“神威太湖之光”超算帮了40万元的电费，进行了40个光子的计算。如果真要算76个光子，电费会超过美国的总产值。

争议五：《九章》没用？

当然，我们还没有发现高斯玻色采样的应用价值，这是一个超算难、《九章》易的数学问题。

理论表明，一台 2000 万位的量子计算机可以实现 Shor 算法——一种用于分解大量素数的量子算法，可能会使现有的密码学无用。

人类现在可以控制的几十个量子比特之间还有很大的差距。

“九章”更严谨的定义，其实是早期的量子模拟器。潘建伟表示，从他自己的角度来看，他并不介意《九章》被称为量子计算器或量子算盘。

卢朝阳表示，“量子优势”是朝着终极目标健康前进的基石，之后的第二个里程碑是专用的量子模拟器，在材料设计、量子化学、机器学习等领域寻找机会。解决方案。这可能需要数百到数千位。

“我们有信心在未来五年左右应该可以实现。”

在不久的将来，卢朝阳希望《九章》能够成为实验研究的工具，替代部分超算负担。就像激光一样，最初发明时用于科学实验。

至于普通大众希望看到的应用，可能还需要 15-20 年的时间。

腾讯量子实验室杰出科学家、香港中文大学终身教授张胜宇认为，非普遍性本身并没有什么问题。如果我们可以用一台非常专业的机器来解决一个重要的问题，那就没有问题了。

他说：“关键是这个问题在任何方面的科学研究或者实际应用中都有比较好的价值。‘白金’和‘九章’科学地证明了我们之前在比较少的粒子上观察到的现象，并没有很多粒子系统中不同的物理。在工程中也很难实现。两个团队都很棒，我认为科学和工程的价值被低估了。

中科大上海研究院量子物理与量子信息研究部教授朱晓波虽然不负责光量子计算的研究方向，但他也认为大家也买单很少关注“九章”的科技进步。他形象地说，量子优势的最大意义在于“孩子终于开始走路了”，这远远超出了谁快谁慢的意义。